Human Pose Estimation

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Human Pose Estimation은 사람의 포즈와 동작을 인식하는 기술로
다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
그러나 해외의 유명 연구 그룹들에서 3D human pose estimation이
활발히 연구가 되고 있는 반면, 국내에서는 이를 위한 활발한 연구가 진행되고 있지 않았습니다. 지난 수 년동안의 박사학위기간동안 저는 국내 뿐만 아니라 세계적으로 독보적인 3D human pose estimation 성과를 내는데 성공하였습니다.

이 수업은 제가 3D 인공지능 기반의 3D human pose estimation을 연구하면서 알게된 연구 지식들을 담고있습니다.
이 수업에서는 최신 3D human pose estimation 기술이 이룬 성과와 한계점을 객관적으로 전달하였으며 3D 인공지능과 메타버스에 관심이 있는 수강생 분들이 최신 이론 학습과 실습을 통해 유용한 지식을 습득해 가셨으면 좋겠습니다.

by 문경식


사람의 동작을 인식하는 기술인 Human Pose Estimation은 산업 전 분야에 활용 가능한 기술로, 특히 스포츠/의료/헬스케어/보안/교육/제조 분야 등에서 많은 관심을 보이고 있습니다.

또한, 최근에는 사람의 움직임을 3D 공간으로 정확하게 투영하는 기술을 활용하여 현실 세계와 같은 메타버스를 구축을 시도하고 있습니다.

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다양한 산업에서 활용되고 있는
Human Pose Estimation

01. 스포츠

인공지능 기술을 활용하여 선수와 플레이를 인식하고 경기 상황을 데이터로 수집하여 객관적인 경기 분석을 제공하는데 활용되고 있습니다.
(출처 = sport performance analysis)

02. 헬스케어

HPE 기술을 통해 환자모니터링 시스템, 낙상방지 시스템, 스마트헬스케어 미러 등 관련 응용서비스를 제공하는 기업들이 증가하고 있습니다.
(출처 = indatalabs)

03. 게임 & VR/AR

VR/AR과 결합하여 가상의 튜터와 함께 운동을 배우거나, 가상 전투에서 병사들이 적군과 아군을 구별하는데 활용하는 등 더 현장감있는 경험을 제공합니다.
(출처 = 4experience)

04. 메타버스

사람의 움직임을 3D 공간으로 정확하게 투영하는 기술을 활용하여 현실 세계와 같은 메타버스를 구축하는데 활용되고 있습니다.
(출처 = Roblox)

다양한 기술들과 결합되어 활용되고 있는 Human Pose Estimation을 배워
더 많은 산업에서 적용해보세요!

2D human pose estimation과 3D human pose estimation를 국내에서 유일하게 모두 학습할 수 있습니다.

스포츠/의료/제조/메타버스 등 산업 전 분야에 활용 가능한 Human Pose Estimation을 다양한 실습을 통해 학습할 수 있습니다.

아직 학계에서도 풀리지 않은 advanced 3D human pose estimation을 학습함으로써 커리어/연구에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Brand-new Sight
Human Pose Estimation 분야에서 국내 뿐만 아니라 세계적으로 독보적인 실적을 낸 Meta 연구원,
문경식 박사님
 (컴퓨터비전 분야 최우수 컨퍼런스인 CVPR/ICCV/ECCV에 9개의 논문 출판)
그가 이야기하는 최신 3D human pose estimation 기술이
이룬 성과를 패스트캠퍼스에서 최.초.공.개 합니다.

Human Pose Estimation

3D 인공지능 기술의 발전이 어떻게 메타버스의 실현에 도움이 되는지와 Human Pose Estimation이 무엇인지를 다룹니다.

2D Human Pose Estimation

3D 환경에서 인간의 자세를 추정하는 것은 2D에서의 추정을 기반으로 두고 있습니다. 3D HPE를 학습하기에 앞서 2D에서의 Human pose Estimation을 학습합니다.

3D Human Pose Estimation

3D Human Pose Estimation를 위한 기본 지식과 분류를 먼저 소개합니다. 그리고 분류에 따른 최신 논문들을 소개해 드립니다.

Advanced 3D Human Pose Estimation

3D환경에서 단순히 사람의 자세를 추정하는 것을 넘어서 아직 풀리지 않은 매우 어려운 문제들을 풀고자 시도한 논문들을 소개해 드립니다.

단일이미지인식
실습예제

다양한 산업에서 활용 가능한 Human Pose Estimation을 6가지 실습으로 배워보세요!

사람의 동작을 인식하는 기술은 산업 전 분야에 활용 가능한 기술로
특히 스포츠/의료/헬스케어/보안/교육/제조 분야 등에서 많은 관심을 보이고 있습니다.
메타버스 실현을 위해서도 꼭 필요한 Human Pose Estimation을 다양한 실습들을 통해 배워보세요!

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단일 이미지 인식 기초
단일이미지인식 강의
• 2022
Postdoctoral Research Scientist at Meta Reality Lab (구 Facebook Reality Lab), Pittsburgh

• 2021
서울대학교 전기정보공학부 박사

• 2019
Research Internship at Meta Reality Lab (구 Facebook Reality Lab), Pittsburgh

• 2015
포항공과대학교 컴퓨터공학과 학사
[연구]
• 컴퓨터비전 분야 최우수 컨퍼런스인 CVPR/ICCV/ECCV 에 9개의 논문 출판 (4 CVPR, 4 ECCV, 1 ICCV)
- (2020) Meta와의 협업 결과물인 DeepHandMesh (High-Fidelity 3 Hand Modeling) 2% 채택률의 구두 발표 선정
- (2020) 컴퓨터비전 분야 최우수 컨퍼런스인 ECCV에 1저자 논문 4개 출판

[수상]
• (2017) 3D Hand Pose Estimation Challenge 우승 (HANDS 2017 workshop in conjuction with ICCV 2017)

• (2020) 3D Human Pose Estimation Challenge 우승 (3DPW workshop in conjunction with ECCV 2020)

• (2020) Google Ph.D. Fellowship in Computer Vision

• (2020) Samsung Humantech Paper Award 은상 수상

• (2020) Qualcomm Innovation Fellowship 수상

• (2020) 서울대학교 전기정보공학부/공과대학 최우수논문상 수상
잠깐!
학습을 위한
사전 지식
• Python, numpy, PyTorch 기초 수준
• Computer vision과 deep learning 기초 지식
• Multi-view geometry 기초 지식

* 본 강의는 Python, numpy, PyTorch 등에 대한 기초 지식을 다루지 않습니다.
실습 환경
• 플랫폼은 AWS나 Google Colab등의 클라우드 서비스 혹은 로컬 컴퓨터 모두 가능합니다.
• 본 강의의 실습은 전반적인 코드의 구성을 설명하는 형식으로 진행되며, 실제 구현은 포함되어 있지 않습니다.

* Mac/Windows 운영체제 관계없이 수강하실 수 있습니다.
* 최소 VRAM 1GB 이상의 GPU가 필요합니다.
* Google Colab Pro와 AWS의 경우 유료 서비스로 정확한 요금은 공식 홈페이지에서 확인하시기 바랍니다.
수강 대상
• 3D human pose estimation을 처음부터 체계적으로 공부하고 싶은 관련 전공자나 대학원생
• 메타버스, 가상 아바타, 디지털 휴먼과 같은 키워드에 관심이 있고 이와 관련된 어플리케이션을 개발해보고자 하는 개발자
• 3D 컴퓨터 비젼에 관심이 있으신 분
학습 목표
• 3D human pose estimation 분야에 대한 전반적이고 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
• 3D human pose estimation 시스템을 직접 디자인하고 학습 및 테스트를 해볼 수 있습니다.
• 아직 풀리지 않은 3D human pose estimation 문제 중 재미있어 보이는 것을 찾아내어 문제를 직접 풀어볼 수 있습니다.
Human Pose Estimation분야에서
세계적으로 독보적인 실적을 낸
Meta 연구원 문경식 박사님의 강의를
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Part 1. Basics of Human Pose Estimation

Part 2. 2D Human Pose Estimation

Part 3. 3D Human Pose Estimation

Part 4. Advanced 3D Human Pose Estimation

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  • 현대카드
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